可观测性、安全和搜索等三大解决方案 — 由 Elasticsearch 平台提供支持。
搜索和分析、数据采集以及可视化，易如反掌
在您首选的云服务提供商平台上利用 Elastic 找到重要答案。
一体化实现应用和基础架构可见性，主动解决问题。
快速、大规模地防范、调查和应对网络威胁。
在任何云中加速搜索结果，并提高个性化程度。
让客户能够提升速度、灵活扩展并制定下一步的计划。
了解 Cisco 如何借助 AI 打造搜索体验
了解 RWE 如何为其可再生能源交易业务提供支持
了解 Comcast 如何提高工程速度并加速创新
进一步了解 Elastic 企业搜索、可观测性和安全解决方案，这三大解决方案均基于同一个灵活的技术堆栈构建而成，在任何地方均可部署。
探索 Elastic 简单易用的 Machine Learning 模型 ELSER（现已正式发布）以及标量量化和推理 API 等功能如何简化模型选择和扩展生产就绪的搜索体验。
Elastic 8.13 版包括面向可观测性的 Elastic AI Assistant 中 Amazon Bedrock 支持的正式发布版、新的向量搜索配置、Logstash 的新集成筛选器插件等。
Elastic 隆重推出 Elastic AI Assistant，助力组织提高效率并充分利用生成式 AI。
开始使用 ES|QL，并了解如何使用它来分析、可视化数据以及从数据中获得见解。ES|QL 允许您直接从一个屏幕上创建可视化、计算和聚合，从而加快您的工作流。
本文将介绍如何使用 Elasticsearch 8.9 中新增的兼容日语的自然语言处理，以实现日语的语义搜索（含义搜索）以及文本分类（情感分析）功能。
Modalova 的创始人 Gabriel Kaam 实施了 Elasticsearch 来高效处理他们巨大的库存并向客户提供更加个性化的结果，从而将转化率从 30% 提升到了 50%，仅仅在一年之内就实现了营收翻番。
了解什么是 Elasticsearch 的索引，以及它与关系数据库相比有何不同。了解灵活存储、高效检索、高级索引和搜索等方面的功能。
在这篇博文中，我们将介绍混合检索，并探索 Elasticsearch 中的两种具体实现方法。我们将探索如何通过使用倒数排序融合和加权分数总和将 Elastic Learned Sparse EncodeR 与 BM25 结合使用，以提高 Elastic Learned Sparse EncodeR 的性能。
电信公司正在探索各种解决方案，以降低 5G 网络的耗电量。Elasticsearch 提供的 Machine Learning 正是这样一个可以提供帮助的解决方案。
Elasticsearch Relevance Engine™ (ESRE) 通过矢量数据库和用于语义搜索的 Machine Learning 模型，为私人数据集提供生成式 AI 解决方案，从而为更多搜索应用程序开发人员提供更高的相关性。
本篇博文介绍了一个使用 ChatGPT 以自然语言查询 Elasticsearch 的实验项目。
Elastic App Search 中的引擎可让您对文档进行索引，并提供可微调搜索功能以支持某些语言。本篇博文讲解了您可以如何通过创建带有分析器的 App Search 引擎来添加针对更多语言的支持。
来到图像相似度搜索的幕后，了解实施相似度搜索应用程序所需的五大组件，并熟悉对性能十分关键的技术考量。
.jpg)
.png)
